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基于向量空间模型的过滤不良文本方法
被引量：
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1
作者
李强
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期4-5,8,共3页
就向量空间模型文本表示方法以及归一化技术对不良文本过滤性能的影响进行了研究,并基于平衡样本集和不平衡样本集分别进行了试验。试验和结果分析表明,Na?veBayes方法由于采用概率模型进行文本表示,在不平衡样本集上显示了较差的准确度...
就向量空间模型文本表示方法以及归一化技术对不良文本过滤性能的影响进行了研究,并基于平衡样本集和不平衡样本集分别进行了试验。试验和结果分析表明,Na?veBayes方法由于采用概率模型进行文本表示,在不平衡样本集上显示了较差的准确度,而基于向量空间模型进行文本表示的方法,如中心向量法(VSM)、支持向量机(SVM)等在平衡或非平衡样本上取得了较好的准确度,并用于过滤不良文本的文本内容安全监管中。
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文本
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文本归一化
向量空间模型
支持向量机
NAIVE
Bayes模型
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职称材料
题名
基于向量空间模型的过滤不良文本方法
被引量：
14
1
作者
李强
李建华
机构
上海交通大学信息安全工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期4-5,8,共3页
基金
国家"863"计划基金资助项目(2003AA142160)
国家自然科学基金资助项目(60402019)
文摘
就向量空间模型文本表示方法以及归一化技术对不良文本过滤性能的影响进行了研究,并基于平衡样本集和不平衡样本集分别进行了试验。试验和结果分析表明,Na?veBayes方法由于采用概率模型进行文本表示,在不平衡样本集上显示了较差的准确度,而基于向量空间模型进行文本表示的方法,如中心向量法(VSM)、支持向量机(SVM)等在平衡或非平衡样本上取得了较好的准确度,并用于过滤不良文本的文本内容安全监管中。
关键词
文本
表示
文本归一化
向量空间模型
支持向量机
NAIVE
Bayes模型
Keywords
Text expressing
Text normalization
Vector space model
Support vector machine
Naive Bayes model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于向量空间模型的过滤不良文本方法
李强
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2006
14
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